[发明专利]一种面向工尺谱的多层集成分类网络及音乐语义评估装置有效

专利信息
申请号: 201510294949.1 申请日: 2015-06-02
公开(公告)号: CN104866870B 公开(公告)日: 2018-08-10
发明(设计)人: 陈根方 申请(专利权)人: 杭州师范大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 代理人: 吴秉中
地址: 311121 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 面向 工尺 多层 集成 分类 网络 音乐 语义 评估 装置
【说明书】:

发明涉及一种面向工尺谱的多层集成分类网络及音乐语义评估装置。其特征在于包括:谱式分类部分、时间信息分类部分和空间信息分类部分。本发明实现了工尺谱作品的自动音乐语义分类识别,实现了工尺谱作品的多层集成分类网络的最优分类器选择,由分类网络得到的分类结果能方便地转换为五线谱或简谱乐谱,使得优秀的中国传统音乐作品能被现代人们所共享与欣赏。

技术领域

本发明涉及一种面向工尺谱的多层集成分类网络及音乐语义评估装置。

背景技术

工尺谱是我国传统音乐主要的乐谱记录方法之一,起源于五代,有着一千多年的历史,在我国民族音乐中广为使用,存见的大多数传统剧种(如昆剧等)和中国乐器的乐谱都采用工尺谱为载体,工尺谱乐谱保存了前人大量的音乐遗产,为中国民族音乐的传承与发展做出了巨大贡献。

但是,现代人们对工尺谱乐谱已经非常陌生,人们对基于西方音乐理论的五线谱和简谱比较熟悉,为了推广我国传统的音乐的乐谱,首先需要把工尺谱翻译成五线谱或简谱,但是工尺谱和五线谱或简谱是基于不同的音乐理论,工尺谱是以我国传统的音乐理论为基础的,因此,在翻译的过程中,会出现音乐语义的歧义现象,目前留下的工尺谱作品的对应五线谱或简谱的数量不多,大量的工尺谱作品仍然需要进行人工转换或机器转换,本发明提出了利用多层集成分类网络的方法,把工尺谱乐谱转换为音乐语义信息,最后可以很方便地利用五线谱或简谱来表示这些音乐语义信息,从而使得优秀的中国传统音乐作品能被现代人们所共享与欣赏。

发明内容

针对现有技术中存在的问题,本发明的目的在于提供一种面向工尺谱的多层集成分类网络及音乐语义评估装置的技术方案。

所述的一种面向工尺谱的多层集成分类网络,其特征在于包括:谱式分类部分、时间信息分类部分和空间信息分类部分;谱式分类部分包含了对工尺谱乐谱的谱字书写方式的分类器组,分类器组接受输入的乐谱图像特征表述参数,各分类器输出书写方式;时间信息分类部分的分类器组分别接受谱式分类器组中各个分类器的分类表述参数,对谱字之间的时序关系进行分类,各分类器输出不同的谱字序列;空间信息部分的分类器组接受不同的谱字序列,对谱字的音高和节奏进行分类,得到不同的音乐语义信息;数量不等的谱式分类部分的分类器组、时间信息分类部分的分类器组和空间信息分类部分的分类器组按线性关系组合为一个多层集成分类网络,工尺谱乐谱中的音乐信息被分类网络提取并转换为语义信息。

所述的面向工尺谱的多层集成分类网络音乐语义评估装置,其特征在于该评估装置包括专家语义转换模块和LCS语义评估模块;

专家语义转换模块:实现把工尺谱乐谱的谱字转换为数字音乐语义信息,经专家转换的语义信息,作为工尺谱乐谱的多层集成分类网络的标准音乐信息;

LCS语义评估模块:利用最长公共子序列算法,对待分类的工尺谱乐谱的专家音乐语义标准信息和多层集成分类网络得到的音乐语义信息,进行比较,得到它们的最长公共子序列;设一部音乐作品有页乐谱构成,此作品的专家音乐语义标准信息为,其中为第页乐谱的音乐语义标准信息,多层集成分类网络的一个分类结果的音乐语义信息为,其中为第页乐谱的音乐语义信息,专家标准信息与分类网络音乐信息的最长公共子序列比较结果为,然后按公式:,计算多层集成分类网络的识别率,通过不同分类器组的识别率比较,获取工尺谱乐谱的最佳分类器组合;公式中的为和的方差。

与现有技术相比,本发明的优点如下:

1.本发明所述的面向工尺谱的多层集成分类网络,能自动把工尺谱乐谱转换为音乐语义信息,这些音乐语义信息能很方便地表示为五线谱乐谱信息或简谱乐谱信息;

2.本发明所述的面向工尺谱乐谱的多层集成分类网络及音乐语义评估装置可以选出最优的分类器组合,提高工尺谱乐谱的分类效果。

附图说明

图1 是不同书写谱式的多谱式工尺谱文稿图例;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州师范大学,未经杭州师范大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510294949.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top